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solution / 2800-2899 / 2887.Fill Missing Data / README_EN

发布于 2024-06-17 01:02:59 字数 1797 浏览 0 评论 0 收藏 0

2887. Fill Missing Data

中文文档

Description

DataFrame products
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name    | object |
| quantity  | int  |
| price     | int  |
+-------------+--------+

Write a solution to fill in the missing value as 0 in the quantity column.

The result format is in the following example.

 

Example 1:
Input:+-----------------+----------+-------+
| name      | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch    | None   | 135   |
| WirelessEarbuds | None   | 821   |
| GolfClubs     | 779    | 9319  |
| Printer     | 849    | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
Output:
+-----------------+----------+-------+
| name      | quantity | price |
+-----------------+----------+-------+
| Wristwatch    | 0    | 135   |
| WirelessEarbuds | 0    | 821   |
| GolfClubs     | 779    | 9319  |
| Printer     | 849    | 3051  |
+-----------------+----------+-------+
Explanation: 
The quantity for Wristwatch and WirelessEarbuds are filled by 0.

Solutions

Solution 1

import pandas as pd


def fillMissingValues(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
  products['quantity'] = products['quantity'].fillna(0)
  return products

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